Objetivo de la práctica

El objetivo principal de esta práctica es familiarizarse con el software estadístico y lenguaje de programación R para realizar análisis estadístico de datos. Como objetivos secundarios tenemos:

Instalar y configurar R y RStudio (si usamos nuestro ordenador)
Conocer los elementos básicos del lenguaje
Conocer las estructuras básicas de datos
Aprender a importar datos
Hacer operaciones básicas con datos
Crear informes reproducibles

En este documento encontrarás el código necesario para realizar la práctica.

En esta práctica no hay que entregar nada.

1 Introducción

R es un sistema para computación estadística: software de análisis de datos y lenguaje de programación. Ha sido ampliamente utilizado en investigación y docencia, y actualmente también en las empresas y organismos públicos. Es la evolución del trabajo de los laboratorios Bell con el lenguaje, llevado al mundo del software libre por Ross Ihaka y Robert Gentleman en los años 90 (FOSS, Free and Open Sourse Software). La version R 1.0.0 se publicó el 29 de febrero de 2000.

RStudio Desktop es un IDE (Integrated Development Environment) para R, que nos facilita mucho el trabajo con R. Es también software libre, aunque la compañía que lo creó, Posit, también ofrece productos con licencia comercial, además de otros servicios.

R es un lenguaje interpretado, lo que quiere decir que cada vez que le proporcionamos una expresión al intérprete, esta se evalúa y produce un resultado. Estas expresiones se pueden introducir directamente en la consola de R (evaluación interactiva) o bien a través de scripts, que son ficheros de texto plano con extensión .R donde escribimos las expresiones y se evalúan secuencialmente (enviándolas a la consola, o en bloque todo el script).

Las expresiones del script se pueden enviar a la consola para ser evaluadas una a una, en bloques, o todas a la vez. Las expresiones seguirán el orden lógico del análisis de datos que queramos hacer, por ejemplo:

Cargar los paquetes que se vayan a utilizar
Importar los datos de algún fichero
Transformar, filtrar u organizar los datos
Explorar los datos
Aplicar modelos estadísticos

Podemos ejecutar un script desde otro script. Por ejemplo, es muy útil si creamos nuestras propias funciones en un script, y en otro ejecutamos el análisis.

Las expresiones también se pueden escribir en ficheros “R Markdown”, en los cuales se pueden intercalar en bloques de texto con formato, y así presentar los resultados y, opcionalmente, el código, en forma de informes reproducibles.

2 Instalación y configuración de R y RStudio

Si vas a utilizar el proyecto en Posit.cloud, sáltate este apartado y ve al apartado 4.

Antes de empezar a analizar datos con R hay que seguir unos pasos para tener el entorno preparado:

Instalar el software “base” de R
Instalar el interfaz “RStudio”
Configurar las opciones de RStudio
Instalar paquetes adicionales
Crear un proyecto de RStudio
Actualizar programas y paquetes

El cuarto punto habrá que realizarlo cada vez que vayamos a utilizar por primera vez un paquete en nuestra instalación. El quinto punto lo realizaremos cada vez que tengamos un nuevo proyecto de análisis de datos. El sexto punto es aconsejable realizarlo periódicamente. Hay usuarios que prefieren tener todo el sistema completamente actualizado. Otros usuarios prefieren actualizar paquetes y programas solo cuando algo deja de funcionar. Un punto intermedio es una estrategia bastante razonable, y en todo caso aconsejable: actualizar al menos una vez al año.

Tanto R como RStudio están instalados en MyApps, así como los paquetes que utilizaremos en las prácticas. No obstante, es recomendable que lo instaléis en vuestros ordenadores y trabajéis desde ahí.

IMPORTANTE: Al ejecutar RStudio desde MyApps, lo que se abre es un escritorio virtual, y desde ahí tenéis que buscar RStudio en los programas de Windows.

2.1 Instalación de R

Para instalar R, sigue los siguientes pasos:

Abrimos http://www.r-project.org y hacemos clic en download R
Seleccionar servidor
El enlace nos lleva primero a una página para seleccionar el mirror desde el que deseamos descargar R. R está distribuido en servidores de todo el mundo de organizaciones que alojan el sistema. Podemos buscar los más cercanos (por ejemplo en España hay dos), pero lo más cómodo es elegir el primero de todos, que automáticamente nos redirige al más apropiado
Seleccionar el sistema operativo
Hacemos clic en el enlace que se corresponda con nuestro sistema operativo (Windows, Mac OS X o Linux), que nos llevará por caminos diferentes.

Instalación en Windows

Descargar el archivo de instalación
Antes de mostrar el enlace para la descarga, nos muestra los “subdirectorios”. Hacemos clic en “base” y nos lleva a la página de descarga. Descargamos el archivo de instalación al ordenador.
Instalar R
Una vez nuestro navegador ha terminado la descarga, buscamos el archivo de instalación (normalmente en la carpeta Descargas) y lo ejecutamos, aceptando la advertencia de que se van a realizar cambios en el equipo. Se abre el asistente de instalación, en el que sucesivamente nos solicita el idioma de instalación y la ruta de instalación, y se pueden seleccionar otras opciones de configuración si se selecciona “Sí” en el paso correspondiente. Finalmente podemos añadir accesos directos. Para los efectos de esta asignatura, selecciona todas las opciones por defecto en el asistente, que empezará a copiar todos los ficheros. Si todo ha ido bien, ya tenemos el sistema base de R instalado. El interfaz por defecto lo podemos encontrar en el menú de inicio, pero en este curso no lo vamos a utilizar. Utilizaremos RStudio, como veremos más adelante.

Instalación en Mac OS

Descargar el archivo de instalación
En este caso tenemos el enlace para la descarga directamente al seguir el enlace para Mac OS. Hacemos clic en el enlace al archivo de instalación R*.pkg para descargar el archivo.
Instalar R
Buscamos el archivo descargado (normalmente en la carpeta Descargas) y lo abrimos. Seguimos los pasos con las opciones predeterminadas y si todo ha ido bien ya tendremos el sistema base en nuestra carpeta de aplicaciones de Mac OS, si bien en este curso no vamos a utilizar el interfaz por defecto sino RStudio, que instalaremos a continuación.

Instalación en Linux

La instalación en Linux no debe tener complicación para los usuarios de este sistema operativo. Los pasos difieren ligeramente según la distribución específica que tengamos instalada (Ubuntu, RedHat, etc.. En el caso de Ubuntu, tenemos todas las instrucciones haciendo clic en README.html, que no se detallan aquí para no hacer la práctica excesivamente extensa dado que no es tan trivial como en Windows o Mac OS (aunque no es complicado para un usuario de Linux)

2.2 Instalación de RStudio

IMPORTANTE: Antes de instalar RStudio, tenemos que tener instalado el sistema base de R según el apartado anterior.

Seguimos los siguientes pasos:

Abrir la página web de RStudio: http://rstudio.com y vamos al apartado “DOWNLOAD”.
Vamos hacia abajo en la página y hacemos clic en “DOWNLOAD” bajo la versión gratuita (Free) de RStudio desktop (la primera de las columnas.
El navegador detecta nuestro sistema operativo y nos muestra un enlace para descargar el archivo de instalación. En caso de que el navegador no detecte el sistema operativo adecuadamente, o que lo queramos instalar en un ordenador distinto al que lo estamos descargando, podemos seleccionarlo en la misma página avanzando hacia abajo.

Es aconsejable utilizar la versión más reciente, ya que cada cambio de versión suele traer novedades muy útiles.

Descargamos el archivo de instalación y lo abrimos. En este caso la instalación en Windows, se seleccionan las opciones por defecto en el asistente. En MacOS se arrastra el archivo del programa a la carpeta Aplicaciones. En Linux se seleccionan también las opciones por defecto del instalador.

2.3 Ejecución de RStudio

Una vez hemos instalado R y RStudio, ya podemos empezar a usar el software. En Windows, tendremos el programa en nuestro menú inicio, en Mac OS en la carpeta de aplicaciones, y en Linux, en la ubicación habitual de aplicaciones dependiendo de la distribución concreta que se utilice.

La figura 2.1 muestra la aplicación RStudio la primera vez que se abre. Vemos que a la izquierda aparece solo la consola, porque no se ha utilizado aún el editor, y a la derecha el espacio de trabajo y el panel de ficheros. Podemos comprobar las versiones que se han instalado de R y de RStudio fácilmente. En la consola, siempre al abrir se muestra la versión, en este caso debemos tener la versión R-4.1.0 o superior. Para comprobar la versión de RStudio, vamos al menú Help/About RStudio, y se abre un cuadro de información que muestra la versión, entre otras cosas.

Figure 2.1: Ventana de RStudio la primera vez que se abre y comprobación de versiones

2.4 Instalación de paquetes

Con la instalación de R base y RStudio ya podríamos empezar a importar y analizar datos. No obstante, vamos primero a completar nuestra instalación de R con los paquetes que vamos a utilizar desde el principio y a lo largo de todo el curso.

Si utilizas MyApps, estos paquetes ya estarán instalados. Si es el caso sigue leyendo pero no instales nada.

El primer conjunto de paquetes que vamos a instalar es el conocido como tidyverse. Como se indica en su propia web (https://www.tidyverse.org), el tidyverse es una colección de paquetes de R “opinables” diseñados para ciencia de datos.

Tenemos dos formas de instalar paquetes en RStudio. La más cómoda es utilizando el botón Install de la pestaña Packages en el panel inferior derecho de RStudio, véase la figura 2.2. En el cuadro de diálgo que se abre, solo tenemos que empezar a escribir el nombre del paquete en la caja de texto (1) y aparece un menú contextual con los paquetes del repositorio seleccionado en (2) que coinciden con el texto, donde podemos seleccionarlo. Se puede seleccionar más de un paquete si los separamos con una coma. El paquete se instalará en la librería de nuestro ordenador seleccionada en (3). Si está marcada la casilla Install dependencies (4), RStudio instalará también los paquetes necesarios para que funcione el paquete que queremos instalar. Para los objetivos de este curso, dejamos todas las opciones predeterminadas y hacemos clic en el botón Install.

Figure 2.2: Instalación de paquetes desde la pestaña Packages

Se sucederán una serie de mensajes en la consola conforme se van descargando y configurando los paquetes. Esto puede llevar varias minutos, sobre todo en el caso del tidyverse ya que tiene muchos paquetes y dependencias.

Aprovechando que tarda, fíjate que en la barra de título de la consola aparece un icono de Stop. Si pensamos que R debería haber terminado y queremos abortar las acciones o cálculos que se estén llevando a cabo, podemos pulsar este botón para parar y volver a tener el símbolo del sistema > listo. Si la sesión de R después de algo así notamos que no funciona correctamente, podemos reiniciarla (si necesidad de cerrar RStudio) en el menú Session/Restart R, o el atajo de tecladoCTRL+MAYÚS+F10.

Una vez ha terminado de instalar los paquetes, deberíamos tener la consola esperando órdenes con el símbolo >

Podemos comprobar en la pestaña Packages que los paquetes se han instalado en la librería de usuario. Vemos que hay muchos más paquetes que los que dijimos íbamos a instalar con tidyverse. El resto son dependencias, es decir, paquetes que son necesarios para que los paquetes del tidyverse funcionen. Fíjate que la casilla de verificación de los paquetes recién instalados no está marcada. Esto significa que, aunque el paquete esté instalado en el ordenador, no podemos utilizar sus funciones (si lo intentamos, obtendremos un error de los más típicos: “no se pudo encontrar la función xx”).

Para poder utilizar las funciones de los paquetes que hemos instalado, o bien ponemos delante el nombre del paquete seguido de dos símbolos de dos puntos, o bien cargamos el paquete con la función library.

La otra forma de instalar paquetes en nuestra instalación de R es mediante expresiones en la consola o script. No es aconsejable hacerlo en un script puesto que una vez instalado un paquete no hay que volver a instalarlo, y por tanto hacerlo en el script cada vez que se ejecuta estaríamos desperdiciando tiempo y recursos. La función para instalar paquetes desde la consola es install.packages.

Ejecuta la siguiente expresión en la consola para instalar el paquete knitr que nos hará falta para crear informes reproducibles. Después, comprueba que el paquete se encuentra en la pestaña Packages del panel inferior derecho.

install.packages(pkgs = "knitr")

Hay otras formas de instalar paquetes. Una muy habitual es hacerlo desde paquetes publicados en GitHub, bien porque no está publicado en el repositorio oficial CRAN, o porque estando en CRAN, hay una versión más actualizada en GitHub. Por ejemplo:

remotes::install_github(repo = "tidyverse/readxl")

Nótese que tenemos que tener instalado el paquete remotes y también las herramientas de desarrollo en el sistema, consulta la documentación en CRAN si te interesa profundizar:

Rtools (Windows): https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/
clang (Mac): https://cran.r-project.org/bin/macosx/tools/
r-base-dev(Linux): https://cran.r-project.org/bin/linux/ubuntu/

Por último, RStudio a veces nos sugiere que instalemos paquetes si detecta que hacen falta y no los tenemos. Por ejemplo, si tenemos un script en el que se carga un paquete con la función library y no lo tenemos instalado, aparece un mensaje amarillo en la parte superior del editor, si hacemos clic en Install, se instala el paquete. En otras ocasiones la sugerencia la hace en forma de cuadro de diálogo modal al ejecutar alguna opción de menú o comandos de la aplicación RStudio.

2.5 Configuración de RStudio

RStudio posee una gran cantidad de opciones de configuración. Para las prácticas de la asignatura solo vamos a cambiar la configuración recomendada para asegurar la reproducibilidad, pero puedes explorar todas las opciones y preguntar al profesor si te interesa profundizar.

Las opciones de RStudio se encuentran en el menú Tools/Global Options…. En la pestaña General, grupo de opciones Basic cambiamos las opciones(figura 2.3):

Guardar y restaurar el espacio de trabajo al cerrar e iniciar la sesión (4). Por defecto está habilitado, pero son muchos autores entre los que me incluyo que recomiendan No restaurar y Never guardar. Cambiamos estas opciones.

Figure 2.3: Cuadro de diálogo de opciones de RStudio, pestaña General

Si vas a usar RStudio desde MyApps, la configuración no se guardará para las siguientes sesiones.

2.6 Configuración y opciones de R

Las opciones de R son muy numerosas, y se puede acceder a ellas y modificarlas con la función options. Se puede ver la lista completa de opciones disponibles en la ayuda de la función (escribe options en la consola o el editor y pulsa F1).

Las opciones se pueden establecer en cualquier script, pero cuando se abra una nueva sesión de R, volverán a ser las predeterminadas. Las opciones que queremos estén disponibles siempre (y que no comprometan la reproducibilidad del código), las podemos meter en el archivo .Rprofile del directorio de usuario.

2.7 Actualizaciones

Los paquetes los podemos actualizar utilizando el botón Update de la pestaña Packages en el panel inferior derecho. Si hay versiones más nuevas en CRAN, se abre un cuadro de diálogo para confirmar su actualización. También se puede hacer desde la consola con la función update.packages.

En cuanto a RStudio, cuando se instala una nueva versión sustituye a la anterior. Si no hemos cambiado la configuración, periódicamente comprueba si tenemos la última versión y en caso contrario nos ofrece actualizarla.

3 Proyectos de RStudio

Si vas a utilizar el proyecto en Posit.cloud, sáltate este apartado y ve al apartado 4. El enlace del aula virtual te llevará al proyecto de la práctica. Deberás guardar una copia permanente en tu Workspace.

3.1 Creación y apertura de proyectos

La manera más eficiente de trabajar con R, es mediante proyectos de RStudio. Esto nos permite abstraernos de los detalles de la sesión de R (espacio de trabajo, directorio de trabajo, Environment) ya que cuando abrimos un proyecto, estará todo preparado para seguir el trabajo donde lo dejamos, o empezar de cero si lo acabamos de crear.

Al abrir RStudio, si no hemos utilizado un proyecto la última vez que lo abrimos, la sesión se inicia en la carpeta de usuario del sistema operativo. Entonces en el menú de proyectos que tenemos en la barra de herramientas de RStudio, a la derecha del todo aparecerá “Project: (None)” y en la barra de título de la consola aparecerá el directorio de trabajo por defecto.

Para crear un proyecto de RStudio, desplegamos el menú de proyectos a la derecha en la barra de herramientas y seleccionamos “New Project…” (figura 3.1) También podemos hacerlo en el menú “File/New Project…”.

Figure 3.1: Crear un nuevo proyecto en RStudio

Entonces se abre el asistente para crear un nuevo proyecto. El proyecto residirá en un directorio. En la primera ventana del asistente seleccionamos “New Directory” (1).

En la siguiente ventana del asistente seleccionamos el tipo de proyecto. De momento vamos a crear un proyecto vacío.

Finalmente, seleccionamos la ubicación y el nombre del directorio. Escribimos el nombre del directorio, que será también el nombre del proyecto. El directorio se creará dentro de la carpeta que seleccionemos con “Browse…”. Dejamos el resto de opciones sin marcar, y hacemos clic en “Create Project” (3).

Crea un proyecto llamado, por ejemplo, estadistica_p01 dentro de tu carpeta de usuario (o cualquier otra que prefieras, como el escritorio). Puedes utilizar también cualquier nombre, pero yo siempre aconsejo no utilizar espacios ni caracteres extraños como eñes o acentos.

Entonces vemos cómo cambia nuestro escritorio de RStudio (figura 3.2). En primer lugar, en el menú de proyectos aparece el nombre de nuestro proyecto (1). Vemos que si ahora abrimos este menú, aparece el proyecto en la lista de proyectos recientes (2), que es una forma muy cómoda de ir cambiando de un proyecto a otro, y también hay una opción para cerrar el proyecto (3), que cerraría el proyecto y volveríamos al directorio por defecto de RStudio. Vemos también una opción ‘Project Options’ (4). Por otra parte, en la barra de título de la consola vemos que nuestro directorio de trabajo ahora es la carpeta del proyecto (5), que también se muestra en la pestaña Files del panel inferior derecho (6). Por último, en la carpeta del proyecto hay nuevo fichero con el nombre del proyecto y extensión .RProj (7). Es el fichero de configuración del proyecto, si hacemos clic desde el panel de ficheros, se abrirán las opciones del proyecto en RStudio. Si hacemos doble clic en el fichero desde el explorador de archivos de nuestro sistema operativo, se abrirá el proyecto en RStudio.

Figure 3.2: R Studio tras crear un proyecto

RStudio va guardando el estado en el que nos encontremos en nuestro proyecto: ficheros abiertos en el editor, posición del cursor en los ficheros, pestaña activa en el editor, carpeta en la pestaña Files, historial, etc.

Cuando volvamos a abrir RStudio, por defecto se abrirá el último proyecto utilizado. Podemos abrir un proyecto desde el menú de proyectos o haciendo doble clic en el archivo *.RProject de la carpeta del proyecto desde el explorador de archivos del sistema operativo.

4 Trabajar en RStudio

4.1 Flujo de trabajo por proyectos

Una vez creamos un proyecto, el flujo recomendado para trabajos para análisis de datos es el siguiente:

Abrimos nuestro proyecto de RStudio.
Creamos archivos de código, que pueden ser principalmente de dos tipos: scripts e informes R Markdown.
En los propios scripts tendremos instrucciones para:
- Cargar paquetes
- Importar datos
- Transformar datos
- Realizar análisis
Como hemos configurado RStudio para que no restaure el espacio de trabajo al cerrar los proyectos, regeneramos los datos y continuamos con el análisis en el punto en que lo dejamos la última vez que trabajamos en el proyecto.
Guardamos los resultados de los análisis en el formato necesario, generalmente con un informe o presentación R Markdown que puede generar formatos tan diversos como HTML, PDF, Word o PowerPoint.

En proyectos grandes, lo aconsejable es crear siempre una estructura de carpetas que nos permita tenerlo todo organizado desde el principio. Para las prácticas de la asignatura, guardaremos todos los archivos en la carpeta raíz del proyecto directamente.

4.2 El interfaz de RStudio

La ventana del programa RStudio se divide en cuatro partes o paneles (panes), véase la figura 4.1 (RStudio 1.3):

En la parte superior izquierda, tenemos el editor. Si no hay abierto ningún archivo no aparecerá. En ese caso podemos verlo creando un nuevo script (File/New File/R Script). Aquí podemos editar scripts de R y cualquier otro tipo de archivo de texto, por ejemplo R Markdown para realizar informes. También es en este panel donde se visualizan las tablas de datos que tengamos en el espacio de trabajo.
En la parte inferior izquierda, tenemos la consola de R. Podemos interactuar con R como se describe más adelante Además, tenemos un pestaña Terminal del sistema, y otra llamada Jobs para lanzar scripts en una sesión independiente.
En la parte superior derecha tenemos el entorno de trabajo (Environment). El Global Environmet es lo que llamamos espacio de trabajo. También tenemos las pestañas historial (History), conexiones a bases de datos (Connections) y, desde la versión 1.3, otra llamada Tutorial. Otras pestañas pueden aparecer según el tipo de proyecto con el que estemos trabajando.
En la parte inferior derecha tenemos organizadas en pestañas los siguientes elementos:
- Un explorador de archivos (Files).
- La salida gráfica de R (Plots).
- Los paquetes instalados (Packages).
- La ayuda (Help).
- Un visualizador de aplicaciones y documentos web (Viewer).

Figure 4.1: interfaz de usuario de RStudio

4.3 La sesión de R

Cuando abrimos R (directamente o con RStudio), iniciamos una Sesión de R, que tiene un espacio de trabajo en el que se encontrarán los objetos disponibles. La sesión de R se inicia en un directorio de trabajo (working directory), desde el que se accede a los archivos del equipo, que al trabajar con proyectos, será la carpeta del proyecto. Las expresiones ejecutadas se van guardando en el Historial.

Una vez estamos en una sesión de R, podemos enviar expresiones a la consola (directamente o desde un script) para que sean evaluadas. Una expresión de R casi siempre es una llamada a una función. La llamada a una función es siempre igual: el nombre de la función más (obligatoriamente) paréntesis de apertura y cierre, y, dentro de los paréntesis, los argumentos de la función separados por comas. Los argumentos de las funciones se pueden declarar por su orden o por su nombre. El orden, el nombre y los valores predeterminados de los argumentos se pueden consultar en la ayuda de la función o con la ayuda contextual (pulsando TAB dentro de los paréntesis.

Cuando ejecutamos una función, se produce un resultado, que normalmente se visualiza en la consola o en la salida gráfica. También se puede guardar en un objeto del espacio de trabajo.

4.4 La consola y el editor de scripts

La consola de R (figura 4.2) se encuentra en el panel inferior izquierdo de RStudio. En la barra de título de la consola, a continuación de Console se indica el directorio de trabajo de la sesión, working directory (1). El símbolo ~ indica la carpeta de usuario del sistema, por ejemplo “Documentos” en Windows, o “/home/usuario” en Linux. Si cambiáramos, por ejemplo, al Escritorio, aparecería ~/Escritorio. La flecha a la derecha del directorio de trabajo (2) sirve para que la pestaña Files en panel inferior derecho muestre el directorio de trabajo.

Figure 4.2: La consola de R en RStudio

El cursor se sitúa tras el símbolo del sistema >, esperando que introduzcamos alguna expresión. Tras introducirla y pulsar ENTER, el resultado se muestra en la propia consola, si es texto, o en la pestaña Plots del panel inferior derecho, si es gráfico. Si en vez del símbolo del sistema > tenemos un símbolo + significa que la expresión no está completa. Esto pasa, por ejemplo, cuando falta algún paréntesis de cierre. Si no estamos seguros de cómo terminar la expresión, podemos pulsar la tecla ESC para cancelar la expresión y volver al símbolo del sistema >. Tanto en la consola como en el editor se mostrarán menús emergentes para seleccionar funciones, objetos y archivos en las expresiones al pulsar la tecla TAB o CTRL+ESPACIO. Si queremos repetir alguna expresión que hemos ejecutado antes, por ejemplo porque queremos cambiar el valor de alguno de sus argumentos, no tenemos que escribirla de nuevo. Basta con pulsar la tecla “arriba” del teclado para ir hacia atrás en el historial.

La forma natural de trabajar con R es mediante scripts o ficheros de código, para lo que usamos el editor de RStudio (figura 4.3). Un script es un fichero de texto con expresiones de R. Trabajar con scripts permite, entre otras cosas, reutilizar código, automatizar tareas de análisis de datos, o registrar los análisis realizados.

Figure 4.3: Editor de RStudio

Para crear un script en blanco, utilizamos el menú File o el icono New File justo debajo de este menú. Vemos que hay más tipos de archivos que se pueden crear en el editor, pero de momento nos fijamos solo en el R Script. Se pueden incluir comentarios en el código mediante el carácter # (1). El intérprete ignorará cualquier expresión que vaya precedido de este símbolo. Si al final de un comentario incluimos cuatro guiones medios (----) o más se crea una entrada de índice que se puede mostrar con el icono Outline de la barra de título (2) y también se puede navegar en el selector de la parte inferior izquierda (3). Al hacer clic en el icono Save (4) se abre el cuadro de diálogo correspondiente para guardar el script. Los scripts se guardan con extensión .R. Al abrir un fichero de texto cualquiera, el editor detecta la sintaxis. Para abrir un script que hemos guardado, podemos buscarlo en el panel Files o abrir el cuadro de diálogo Open File en el menú o la barra de comandos de RStudio. En esta barra encontramos también una búsqueda global para encontrar ficheros que contengan el texto que se busca, no solo en el nombre del archivo sino también dentro del mismo (5).

En la barra de título del editor tenemos también un botón de búsqueda (atajo CTRL+F) que abre unas opciones para buscar y reemplazar texto en el script, con las opciones típicas de búsqueda (6). El script se puede “desacoplar” para abrir en una ventana independiente (7). Podemos tener abiertos varios archivos en el editor, y cada uno estará en una pestaña por las que podremos movernos.

Las expresiones pueden ocupar una o varias líneas. De hecho cuando las expresiones son muy largas es preferible usar varias líneas para que se lean mejor. El editor de RStudio las autoindenta, lo que también podemos hacer nosotros con el atajo CTRL+I. Se puede escribir más de una expresión en la misma línea si las separamos con punto y coma (;). Lo importante es seguir un estilo consistente en cuanto a nombres de objetos, espacios en blanco y distribución del código en el script, véase por ejemplo la guía de estilo de Hadley Wickam.

El código de un script se puede ejecutar de diversas formas, aunque en definitiva se trata de enviar al intérprete, bien expresión a expresión a través de la consola, bien como bloque a través de la función source o generando un informe.

Para ejecutar una línea del script que está abierto, situamos el cursor en cualquier posición de la línea y pulsamos CTRL+ENTER o hacemos clic en el icono Run de la barra del editor (9).
Para ejecutar un bloque de código, seleccionamos el bloque y pulsamos CTRL+ENTER o hacemos clic en el icono Run de la barra del editor. La selección de código se puede hacer con el ratón o, más eficientemente, pulsando las flechas de dirección del teclado mientras tenemos pulsada la tecla MAYÚS.
Para ejecutar el script actual completo, hacemos clic en el icono Source (10) o con el atajo CTRL+MAYÚS+S.
Por último, con el botón Compile Report (13) se ejecuta todo el código y se genera un informe con el código, su resultado, secciones y comentarios en formato HTML, Word o PDF.

Después de ejecutar una o varias expresiones, en la salida de la consola podemos tener un resultado determinado, y también mensajes, que pueden ser de tres tipos: message, warning, error. Los tres aparecen en letras rojas, pero solo el tercero es un error. Los otros dos son informativos. A veces el warning no afecta a lo que estamos haciendo, pero otras sí (aunque no sea un error) por lo que es recomendable entender la advertencia. En cuando los errores, no siempre son explícitos, pero la mayoría de las veces, el propio mensaje contiene la solución. Algunos de los más habituales, con solución sencilla, son:

Error in foo("") : no se pudo encontrar la función "foo". Pueden pasar dos cosas; que hayamos escrito el nombre de la función mal, o que la función esté en un paquete que no hemos cargado previamente con la función library.
Error in cat(foo) : objeto 'foo' no encontrado. La función esperaba un objeto, pero no está en el espacio de trabajo (siempre podemos ir a la pestaña Environment para comprobar). De nuevo, las dos causas más habituales son: (1) El nombre del objeto está mal escrito; (2) En realidad queremos facilitar una cadena de caracteres y no lo hemos puesto entre comillas.

Una cosa muy importante en R, es que las expresiones son sensibles a mayúsculas, y por tanto los objetos datos y Datos son distintos.

4.5 El espacio de trabajo, el historial y el directorio de trabajo

En R,todos los datos con los que trabaja se encuentran en memoria.

Los objetos que creemos con R se guardan en el espacio de trabajo (workspace o Global Environment). En RStudio lo vemos en la pestaña Environment del panel superior derecho, véase la figura 4.4. Para crear un objeto en el espacio de trabajo utilizamos el operador de asignación <-. Nótese que es como una flecha hacia la izquierda, con la que asignamos al símbolo que pongamos a la izquierda, el resultado de la expresión que pongamos a la derecha, normalmente el resultado de una función, por ejemplo que importe datos de un fichero. Se puede utilizar también el símbolo = en R para la asignación

Figure 4.4: El espacio de trabajo en RStudio

Los objetos que tenemos disponibles en el espacio de trabajo aparecen en forma de lista (2). Esta pestaña se actualiza automáticamente a menos que se indique lo contrario en el botón Refresh (3).

Los objetos se agrupan por tipo. Los más importantes son los objetos que contienen datos que vamos a analizar, y pueden estar bajo Data (4) o Values (5). Los primeros son tablas, matrices o listas de datos, es decir, datos multidimensionales. Los segundos son vectores, es decir, datos unidimensionales. Junto al nombre del objeto aparece su información básica:

Si es una tabla de datos, el número de filas (obs.) y columnas (variables)
Si es una lista, el número de elementos que tiene
Si es un vector o una matriz, el tipo de datos (int, num, chr, Factor, logi, …) y una muestra de sus primeros elementos.

Los datos multidimensionales se pueden explorar desplegando su contenido (6). Entonces se muestran debajo las columnas de la tabla de datos y su descripción como vectores que son, o los elementos de la lista con sus descripciones según el tipo de objeto. También se pueden visualizar con el icono tabla o lupa a la derecha (7). Entonces se abre el visualizador en el panel superior izquierdo.

Ya hemos visto que se puede acceder al historial de expresiones utilizadas desde la consola simplemente utilizando las flechas arriba y abajo del teclado (sin más, o combinadas con la tecla CTRL). También podemos ver todo el historial en la pestaña History del panel superior derecho.

Una sesión de R tiene asignado un directorio de trabajo (working directory) para aquellas tareas relacionadas con ficheros en disco. Por ejemplo, para importar y exportar datos, ejecutar ficheros de código, o exportar gráficos. Para saber cuál es el directorio de trabajo de nuestra sesión de R, basta mirar en la barra de título de la consola

La ubicación de los ficheros en las funciones se puede proporcionar de dos formas distintas:

Mediante la ruta absoluta. Es decir, la ubicación en el disco duro del ordenador con la ruta completa.
Mediante la ruta relativa. Es decir, la ubicación en el disco duro del ordenador a partir del directorio de trabajo. Aquí podemos utilizar el directorio ../ para ir “hacia arriba” en la estructura de carpetas.

Estas rutas se proporcionan entre comillas, y se pueden seleccionar fácilmente con la ayuda contextual (pulsando TAB después de abrir comillas), que además evita errores.

5 Elementos básicos del lenguaje

Ya hemos visto las dos operaciones básicas que estaremos utilizando todo el rato en R:

La llamada a funciones: nombre de la función y entre paréntesis sus argumentos
La asignación de valores a objetos: con el operador <-

Otro operador importante es el operador pipe |>. Sirve para pasar a la expresión de la derecha el resultado de evaluar la expresión de la izquierda, de modo que x |> f() es equivalente a f(x). Esto es muy útil para organizar todo el flujo de datos, donde los sucesivos resultando son la entrada de la siguiente función.

Otras operaciones básicas que podemos hacer en R son:

Operaciones aritméticas: +, -, *, ^, %%, %/%
Comparaciones lógicas:
- > Mayor que
- < Menor que
- >= Mayor o igual que
- <= Menor o igual que
- == Igual que
- != Distinto que
Operaciones matriciales: %*%
Creación de secuencias: Operador :

Abre el script del proyecto desde el panel Files (archivo con extensión .R)
Ejecuta línea a línea el script

Entiende lo que hace cada expresión y pregunta al profesor las dudas.

x <- 100
y <- sqrt(x)
x + y 
2^y
x > 10*y
x >= 10*y
x != 100
x |> sqrt() |> log(base = 10)
5:15

Aunque en esta asignatura no lo vamos a necesitar, como lenguaje de programación podemos utilizar estructuras de control y crear funciones.

Un ejemplo sería el siguiente: imagina que haces un estudio en un hospital donde se recogen las variables peso y altura. Pero en tu estudio quieres analizar el índice de masa corporal. Entonces sería muy útil crear una función que calculara el índice de masa corporal de un individuo, y sería así de fácil:

IMC <- function(peso, altura){
  peso/(altura^2)
}

Y a partir de ahí utilizar la función como cualquier otra de R. Las estructuras de control sirven para ejecutar expresiones solo si se dan ciertas condiciones, o para repetir en bucle una operación iterativa.

Nada de esto es necesario para la asignatura, pero si tienes interés en profundizar, consulta con el profesor o la ayuda de los topics “Control” y “function”. A continuación encontrarás otro ejemplo con expresiones condicionales.

celsius <- function(x) {
  (x - 32)/1.8
}

celsius(100)

grados <- celsius(20)
if(grados < 0){
  sensacion <- "FRÍO"
} else if(grados > 0) {
  sensacion <- "CALOR"
} else{
  sensacion <- "Ni frío ni calor :)"
}
sensacion

6 Estructuras de datos

6.1 Tablas de datos

En la inmensa mayoría de análisis estadísticos que vayamos a realizar, necesitamos tener dispuestos los datos en forma de tabla rectangular, que debe cumplir los siguientes requisitos:

Cada fila se corresponde con una única observación (individuo, periodo, objeto, etc.)
Cada columna se corresponde con una única característica observada en cada uno de los individuos.

En R base, la estructura de datos rectangular que utilizaremos es el data.frameque es una colección de variables numéricas y/o atributos organizadas en columnas, en la que cada fila se corresponde con algún elemento en el que se han observado las características que representan las variables. Cada columna del data.frame es en realidad otra estructura de datos más básica: un vector. Las columnas (vectores) pueden contener distintos tipos de datos (mediciones, etiquetas, recuentos, …).

Cualquier estructura de datos con la que queramos trabajar, tiene que ser un objeto de nuestro espacio de trabajo. Si no vemos el objeto en la pestaña Environment del panel superior derecho de RStudio, el objeto no existe y por tanto no podremos utilizarlo.

Lo más habitual es importar nuestros datos de alguna fuente externa, bien un fichero en disco o una conexión a una base de datos. En las prácticas de esta asignatura, importaremos los datos de ficheros que podrán ser de texto plano o de hoja de cálculo.

El archivo lab.xlsx contiene datos del laboratorio de una fábrica de quesos. Descárgalo con la siguiente expresión a tu proyecto de RStudio. Este es uno de esos ejemplos donde podemos usar la consola y no el script, porque es algo que solo querremos hacer una vez. Una vez descargado, impórtalo, comprueba cómo aparece en el espacio de trabajo y ábrelo con el visualizador de datos.

# URL para descargar el archivo directamente
url_correcta <- "https://raw.githubusercontent.com/URJCDSLab/LaboratoriosRInferenciaEstadistica/main/data/lab.xlsx"

# Descargar el archivo (asegúrate de que la carpeta "datos" exista)
download.file(url = url_correcta, 
              destfile = "datos/lab.xlsx", 
              mode = "wb") # El modo "wb" es importante para archivos binarios como .xlsx

Comprueba que el archivo está en tu directorio de trabajo. Ahora puedes importarlo con ayuda del paquete readxl:

lab <- readxl::read_excel("datos/lab.xlsx")

La función read_excel tiene muchas opciones, y también se puede utilizar el asistente de importación del panel Environment.

Para importar datos en archivos de texto podemos usar la función read.table o alguna de sus variantes: read.csv (valores separados por comas, símbolo decimal el punto) o read.csv2 (valores separados por punto y coma, símbolo decimal la coma).

El archivo ejDatos.csv contiene datos de la producción de una fábrica. Descárgalo con la siguiente expresión a tu proyecto de RStudio. Una vez descargado, impórtalo, comprueba cómo aparece en el espacio de trabajo y ábrelo con el visualizador de datos.

download.file(url = "https://raw.githubusercontent.com/URJCDSLab/LaboratoriosRInferenciaEstadistica/main/data/ejDatos.csv",
              destfile = "datos/ejDatos.csv")
merma <- read.csv2("datos/ejDatos.csv")

Un data.frame es un objeto de datos en dos dimensiones, en el que las filas son la dimensión 1, y las columnas la dimensión 2. Podemos “extraer” los datos de un data.frame por filas, por columnas, o por celdas. Para extraer una de las variables del data.frame podemos utilizar el operador $ después del nombre del data.frame, y a continuación el nombre de la variable. El resultado será un vector (una dimensión). Un vector es una colección de elementos de la misma clase, que están indexados. Podemos acceder a los elementos del vector indicando sus índices entre corchetes.

En muchas ocasiones es útil crear vectores especificando sus elementos con la función c.

Una característica muy importante de R es que las operaciones se hacen siempre de forma vectorial, es decir, elemento a elemento. De forma que, por ejemplo, al sumar dos vectores obtenemos un vector cuyos elementos son la suma de los elementos uno a uno de los vectores que sumamos. Si un vector es más corto que otro, los elementos se “reciclan”. Por otra parte, al aplicar una función a un vector pueden pasar dos cosas: 1) que la función haga una operación con todos los elementos y devuelva un único valor (por ejemplo, la media); 2) que la función haga la misma operación a cada uno de los elementos y devuelva un vector del mismo tamaño que el original.

En el siguiente ejemplo se crean dos vectores de 10 tiradas aleatorias de un dado. Después se aplican dos operaciones de las mencionadas, ejecuta las expresiones y entiende lo que hace cada una.

set.seed(1)
a <- sample(1:6, 10, TRUE)
b <- sample(1:6, 10, TRUE)
amano <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6)
a+b # suma elemento a elemento
mean(a) # mean calcula la media de varios números
sqrt(b) # sqrt calcula la raíz cuadrada de un número

Tanto las columnas como las filas de un data.frame están “indexadas”, y se puede acceder a ellas mediante sus índices y la selección mediante corchetes: [ , ]

Ejecuta las siguientes expresiones. La primera extrae los cinco primeros elementos de la columna ph de la tabla de datos lab. Experimenta con las demás y entiende lo que hace cada una.

lab$ph[1:5]
lab[1, ]
lab[, 1]
lab[1, 2]
filas <- c(1, 3:5)
lab[filas, "mg"]

Ya hemos visto lo que es un vector (colección de elementos del mismo tipo) y un data.frame (colección de vectores, que pueden ser de distinto tipo). Otra estructura rectangular son las matrices, que son una mezcla de ambos, ya que es una estructura organizada en filas y columnas pero donde todos los elementos tienen que ser del mismo tipo.

El siguiente código extrae de la tabla de datos las 10 primeras filas de las columnas 4, 5 y 7, y convierte la estructura resultante en una matriz. Observa cómo aparecen en el espacio de trabajo. Ahora podríamos realizar operaciones matriciales con este objeto, por ejemplo calcular el determinante si fuera cuadrada, o multiplicar por matrices con dimensiones compatibles.

m <- as.matrix(lab[1:10, c(3, 4, 6)])
m
lab$imperfecciones[1:10] %*% m

Los factores son un tipo especial de vectores, para variables cualitativas. Almacenan una etiqueta para cada valor distinto (nivel, level), que tiene una etiqueta propia (label).

El siguiente código crea un vector a partir de la columna tipo de la tabla lab. Observa cómo se puede acceder a los niveles.

tipos <- factor(lab$tipo)
levels(tipos)

Por último, las listas son colecciones de objetos de cualquier tipo. Pueden estar anidadas. Se puede acceder a los elementos mediante su índice. Los elementos pueden tener un nombre, y entonces se puede acceder también con el operador $. Muchos resultados de aplicar funciones son listas con diversa información.

A modo de ejemplo, vamos a crear una lista que contenga algunos de los elementos que hemos ido creando.

ejemplo_lista <- list(datos = lab,
                      tipos,
                      vector = x)
ejemplo_lista
ejemplo_lista$vector
ejemplo_lista[[2]]

7 Operaciones con datos con el tidyverse

En el apartado anterior hemos seleccionado filas y columnas mediante los índices. En este apartado vamos a utilizar algunas funciones de los paquetes del tidyverse, combinadas con el operador pipe para hacerlo más eficiente. Cargaremos primero el tidyverse, así nos aseguramos de que tenemos los paquetes necesarios.

library(tidyverse)

El flujo de trabajo de análisis de datos habitualmente parte de la importación de unos datos (que ya hemos hecho), después hacer ciertas transformaciones a los datos, aplicar modelos y técnicas estadísticas, y producir un resultado.

Vamos a centrarnos ahora solo en la transformación de los datos, con las operaciones más habituales.

Ejecuta las siguientes instrucciones para filtrar y transformar datos. Fíjate cómo se usa el operador pipe para usar cada resultado como entrada de la siguiente función. En las funciones del tidyverse, el primer argumento es casi siempre una tabla de datos, sobre la que se hacen operaciones especificando el resto de argumentos. Se utilizan las siguientes funciones:

select para seleccionar columnas
filter para filtrar filas por condiciones lógicas
slice* para filtrar filas por otros criterios
mutate para transformar columnas
arrange para ordenar por columnas

merma |> select(merma2, temp)
merma |> filter(merma2 < 4)
merma |> slice(1:5)
merma |> slice_max(merma1)
merma |> mutate(ztemp = scale(temp))

merma |> 
  select(starts_with("merma")) |> 
  filter(merma1 < 0.7*merma2) |> 
  arrange(merma2)

Para agrupar y/o resumir datos utilizamos las funciones:

summarise: Obtiene resúmenes de variables
group_by: Indica variables de agrupación
count: Cuenta número de observaciones

lab |> 
  count(analista)
lab |> 
  group_by(analista) |> 
  summarise(Media_ph = mean(ph))

Hay otras operaciones muy interesantes para análisis de datos, pero que no nos harán falta en la asignatura. Si quieres profundizar, pídele al profesor material adicional.

8 Informes reproducibles

El resultado final de nuestro proyecto de análisis de datos terminará comunicándose en lo que llamaremos un informe de forma general. Este informe estará en algún formato de salida, y contendrá distintos elementos como texto, gráficos, resultados numéricos, tablas, etc. Durante la elaboración del informe es posible que intervengan varias personas, por ejemplo miembros del grupo de trabajo y profesor. Y en el camino es posible que haya que replantearse cosas y cambiar elementos.

La forma habitual de hacer informes es bajo el enfoque corta-pega, en el que primero se realiza todo el análisis de datos con el software estadístico y después se utilizan los resultados del análisis como base de un informe escrito en algún editor como Word.

Bajo el enfoque de la investigación reproducible se escribe el informe a la vez que se realiza el análisis, incrustando el código dentro del propio informe. Tenemos así la narrativa y el código en el mismo sitio, y el informe se genera cuando se necesita, estando actualizado automáticamente.

El flujo de trabajo sería el siguiente (véase la figura 8.1): los contenidos se encuentran en ficheros fuente (código, datos, imágenes, …). Estos ficheros fuente, se compilan y producen los materiales en los formatos necesarios. Los cambios se hacen una vez, y todos los materiales son actualizados adecuadamente.

Figure 8.1: Flujo de trabajo reproducible

Para utilizar este enfoque, utilizamos archivos R Markdown

Markdown es un tipo de ficheros de texto pensado para que se pueda leer bajo cualquier circunstancia, con una sintaxis muy simple que permite leerlo directamente por las personas, o ser convertido por un ordenador en otro formato más elaborado, como por ejemplo HTML (página web) o Microsoft Word. En RStudio, se pueden crear ficheros R Markdown utilizando esta sintaxis para las explicaciones de nuestro análisis, e incluir dentro “trozos” (chunks) de código de forma que al generar el informe, el resultado de ese código queda incluido en el documento de salida. Así, si una vez terminado el informe se nos ha olvidado, por ejemplo, incluir un gráfico, sólo tenemos que añadir las líneas de código que lo crean y volver a generar el informe.

Para crear un nuevo documento R Markdown en RStudio, seleccionamos R Markdown … en el icono de nuevo archivo de la barra de herramientas o en el menú File. Hay varios tipos de tipos de archivo, seleccionamos: Document (documento). Empezamos con formato HTML (se puede cambiar después).

Una vez hacemos clic en el botón OK de la ventana New R Markdown, se abre en el editor de RStudio un archivo R Markdown con una estructura básica a modo de plantilla, véase la figura 8.2. Los elementos principales de un archivo R Markdown aparecen en esta plantilla:

Encabezado YAML (1): Constituyen la configuración del documento, y controlan sobre todo las opciones de salida, cómo será el resultado. Este encabezado se encuentra entre dos líneas con tres guiones (---), donde se expresan las opciones como opcion: valor, y estos valores además se pueden anidar.
Texto formateado (2): Con una sintaxis muy sencilla, podemos dar formato al texto, como negritas, listas, etc.
Fragmentos de código (chunks) (3): Al generar el documento, se ejecutará el código dentro de estos fragmentos, y en el documento resultante se mostrará el resultado. En cada fragmento de código al situar el ratón sobre ellos aparecen tres botones que nos sirven para configurar las opciones del chunk, ejecutar todos los chunks anteriores y ejecutar el chunk actual.

La barra de herramientas del editor ofrece nuevas opciones:

El botón Knit (tejer) (4) “renderiza” el documento R Markdown produciendo el archivo de salida configurado. Se puede desplegar un menú para cambiar el formato de salida y otras opciones.
El botón de opciones (5) permite realizar algunos ajustes generales de entrada y salida.
El botón Insert (6) nos permite insertar un nuevo fragmento de código. Se pueden insertar fragmentos de otros lenguajes diferentes a R, pero en este curso no lo haremos.
Con las flechas de navegación (7) podemos movernos entre los chunks del documento. También podemos usar el selector de esquema (8) para ir a un fragmento de código o apartado concreto del documento.
Desde el menú Run (9) se puede ejecutar el código de los distintos chunks.
El menú Publish nos permitiría publicar el documento en algún servicio como RPubs (10)
El botón Outline (11) muestra un esquema para navegar por el documento (12), donde aparecerán los encabezados formateados con Markdown.

Figure 8.2: Estructura de un documento R Markdown y opciones del editor

Para generar el documento, guardamos el documento en cualquier carpeta de nuestro proyecto y utilizamos el icono de “bordado” (knit). Si en vez de pulsarlo directamente hacemos clic en el triángulo de la derecha, podemos seleccionar el formato de salida (html, pdf o Word). El archivo de destino, con extensión .html, .pdf o .docx según el caso, quedará guardado en la carpeta donde se encuentre el archivo R Markdown.

Hay una guía rápida de Markdown (Markdown Quick Reference) disponible en el menú de ayuda de RStudio, así como enlaces a dos Cheatsheets: R Markdown Cheatsheet y R Markdown Reference Guide. Esta última es la más completa y donde encontraremos todas las opciones disponibles.

Hay muchas opciones para hacer informes impactantes, pero para hacer las prácticas es suficiente con escribir el texto explicativo y poner el código adecuado en los chunks, de forma que se genere un informe sencillo.

Para mostrar tablas formateadas, en vez de como output de la consola, puedes utilizar la función kable del paquete knitr.

Podemos usar el editor visual que nos permite ir viendo en tiempo real el texto formateado, con lo que no tenemos que estar generando el output continuamente para ver “cómo queda”. Podemos cambiar entre el editor de texto plano y el editor visual con el icono que aparece en la parte superior derecha del editor.

Consulta el documento Visual R Markdown para conocer todas las opciones.

Crea un archivo R Markdown. Basándote en la plantilla, cambia los textos de los encabezados. Añade chunks para hacer algunas de las cosas que hemos hecho en esta práctica:

Importar datos
Transformar datos
Mostrar datos (con la función kable)
Explorar datos

Experimenta con las opciones de los chunks.

Laboratorio de Introducción a R y Tratamiento de Datos

Víctor Aceña

Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos - Inferencia Estadística - Curso 2025/2026